本申请实施例公开了一种基于情绪识别的对话处理方法、装置、终端及存储介质。本方案在坐席人员与客户人员基于业务场景进行沟通交流的过程中，采集客户人员的第一语音信息，以及坐席人员的第二语音信息，根据客户人员的第一语音信息识别客户人员的情绪，若客户人员的情绪为负面情绪，则根据客户人员出现负面情绪的时间点，基于第一语音信息与第二语音信息生成对话语音，然后对对话语音进行语音分析，得到语音分析结果，并对对话语音进行文本分析，得到文本分析结果，根据语音分析结果与文本分析结果生成客户安抚策略信息，以使坐席人员根据客户安抚策略信息对客户人员的情绪进行安抚，从而提高客户人员的业务体验。从而提高客户人员的业务体验。从而提高客户人员的业务体验。
【技术实现步骤摘要】
基于情绪识别的对话处理方法、装置、终端及存储介质
[0001]本申请涉及计算机
，具体涉及一种基于情绪识别的对话处理方法、装置、终端及存储介质。
技术介绍
[0002]随着金融科技和社会经济的快速发展，人们对于银行服务水平的要求越来越高。银行专门布置对电话坐席的服务质量的监控工作。其中，对坐席和客户在通话过程中情绪的情绪进行实时监控与提醒，是提升客户体验和服务水平最有效和最直接的方法之一。
[0003]相关技术中，在客户与坐席的通话过程中，当识别出客户情绪不稳定时，无法及时了解到影响客户情绪的原因，从而不能及时安抚客户，导致客户进线后的服务体验无法得到有效保证。
技术实现思路
[0004]本申请实施例提供一种基于情绪识别的对话处理方法、装置、终端及存储介质，可以提高客户人员的业务体验。
[0005]本申请实施例提供了一种基于情绪识别的对话处理方法，包括：
[0006]获取当前的业务场景中客户人员的第一语音，以及坐席人员的第二语音；
[0007]对所述第一语音提取第一文本特征和第一语音特征，并基于所述第一文本特征和所述第一语音特征识别所述客户人员是否出现负面情绪；
[0008]若出现所述负面情绪，则获取出现所述负面情绪的目标时间点，以及根据所述第一语音和所述第二语音生成所述客户人员与所述坐席人员的对话语音；
[0009]对所述对话语音中所述目标时间点对应的语音段提取第二语音特征，基于所述第二语音特征识别所述语音段中所述坐席人员和所述客户人员在每一轮对话时的语气信息，并将所述语气信息基于所述语音段中每一轮对话的顺序组成语气信息序列；
[0010]从所述对话语音对应的对话文本中获取所述语音段对应的文本段，对所述文本段中每一轮对话进行对话异常识别，得到每一轮对话对应的对话异常识别结果；
[0011]基于所述语气信息序列和所述对话异常识别结果生成对话调整策略，向所述坐席人员展示所述对话调整策略。
[0012]相应的，本申请实施例还提供了一种基于情绪识别的对话处理装置，包括：
[0013]第一获取单元，用于获取当前的业务场景中客户人员的第一语音，以及坐席人员的第二语音；
[0014]第一提取单元，用于对所述第一语音提取第一文本特征和第一语音特征，并基于所述第一文本特征和所述第一语音特征识别所述客户人员是否出现负面情绪；
[0015]第二获取单元，用于若出现所述负面情绪，则获取出现所述负面情绪的目标时间点，以及根据所述第一语音和所述第二语音生成所述客户人员与所述坐席人员的对话语音；
[0016]第二提取单元，用于对所述对话语音中所述目标时间点对应的语音段提取第二语音特征，基于所述第二语音特征识别所述语音段中所述坐席人员和所述客户人员在每一轮对话时的语气信息，并将所述语气信息基于所述语音段中每一轮对话的顺序组成语气信息序列；
[0017]第三获取单元，用于从所述对话语音对应的对话文本中获取所述语音段对应的文本段，对所述文本段中每一轮对话进行对话异常识别，得到每一轮对话对应的对话异常识别结果；
[0018]生成单元，用于基于所述语气信息序列和所述对话异常识别结果生成对话调整策略，向所述坐席人员展示所述对话调整策略。
[0019]在一些实施例中，第一提取单元包括：
[0020]第一处理子单元，用于通过情绪识别模型对所述第一文本特征和所述第一语音特征进行识别处理，得到所述第一文本特征和所述第一语音特征对应的情绪分值；
[0021]第一确定子单元，用于若所述情绪分值小于预设情绪分值，则确定所述客户人员出现所述负面情绪；
[0022]第二确定子单元，用于若所述情绪分值不小于所述预设情绪分值，则确定所述客户人员未出现所述负面情绪。
[0023]在一些实施例中，第二获取单元包括：
[0024]第一获取子单元，用于获取所述第一语音对应的第一时间信息，以及所述第二语音对应的第二时间信息；
[0025]合成子单元，用于基于所述第一时间信息与所述第二时间信息，将所述第一语音与所述第二语音进行合成处理，得到所述客户人员和所述坐席人员的对话语音。
[0026]在一些实施例中，第二提取单元包括：
[0027]第三确定子单元，用于基于所述目标时间点以及所述对话语音中所述目标时间点相邻的时间点，确定目标时间范围；
[0028]提取子单元，用于对所述对话语音中所述目标时间范围对应的语音段进行特征提取，得到所述第二语音特征。
[0029]在一些实施例中，第二提取单元包括：
[0030]第二获取子单元，用于获取所述语音段中各轮对话对应的时间点，基于各轮对话对应的时间点确定各轮对话的对话顺序；
[0031]排序子单元，用于基于所述对话顺序对每一轮对话对应的语气信息进行排序，得到所述语气信息序列。
[0032]在一些实施例中，第三获取单元包括：
[0033]第二处理子单元，用于对每一轮对话进行文本语义识别处理，得到每一轮对话的语义信息；
[0034]第四确定子单元，用于若所述语义信息符合预设异常对话条件，则确定所述对话为异常对话；
[0035]第五确定子单元，用于若所述语义信息不符合预设异常对话条件，则确定所述对话为正常对话。
[0036]在一些实施例中，生成单元包括：
[0037]第六确定子单元，用于从所述语气信息序列中确定所述客户人员出现负面语气对应的目标语气信息；
[0038]第七确定子单元，用于从所述对话段中确定所述目标语气信息对应的目标轮对话；
[0039]第三获取子单元，用于获取所述目标轮对话对应的对话异常识别结果；
[0040]生成子单元，用于若所述对话异常识别结果指示为异常对话，则基于所述目标轮对话的内容生成客户安抚信息，得到所述对话调整策略。
[0041]相应的，本申请实施例还提供了一种终端，包括存储器，处理器及存储在储存器上并可在处理器上运行的计算机程序，其中，处理器执行本申请实施例任一提供的基于情绪识别的对话处理方法。
[0042]相应的，本申请实施例还提供了一种存储介质，存储介质存储有多条指令，指令适于处理器进行加载，以执行如上的基于情绪识别的对话处理方法。
[0043]本申请实施例通过在坐席人员与客户人员基于业务场景进行沟通交流的过程中，采集客户人员的第一语音信息，以及坐席人员的第二语音信息，根据客户人员的第一语音信息识别客户人员的情绪，若客户人员的情绪为负面情绪，则根据客户人员出现负面情绪的时间点，基于第一语音信息与第二语音信息生成对话语音，然后对对话语音进行语音分析，得到语音分析结果，并对对话语音进行文本分析，得到文本分析结果，根据语音分析结果与文本分析结果生成客户安抚策略信息，以使坐席人员根据客户安抚策略信息对客户人员的情绪进行安抚，从而提高客户人员的业务体验。
附图说明
[0044]为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于情绪识别的对话处理方法，其特征在于，所述方法包括：获取当前的业务场景中客户人员的第一语音，以及坐席人员的第二语音；对所述第一语音提取第一文本特征和第一语音特征，并基于所述第一文本特征和所述第一语音特征识别所述客户人员是否出现负面情绪；若出现所述负面情绪，则获取出现所述负面情绪的目标时间点，以及根据所述第一语音和所述第二语音生成所述客户人员与所述坐席人员的对话语音；对所述对话语音中所述目标时间点对应的语音段提取第二语音特征，基于所述第二语音特征识别所述语音段中所述坐席人员和所述客户人员在每一轮对话时的语气信息，并将所述语气信息基于所述语音段中每一轮对话的顺序组成语气信息序列；从所述对话语音对应的对话文本中获取所述语音段对应的文本段，对所述文本段中每一轮对话进行对话异常识别，得到每一轮对话对应的对话异常识别结果；基于所述语气信息序列和所述对话异常识别结果生成对话调整策略，向所述坐席人员展示所述对话调整策略。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述第一文本特征和所述第一语音特征识别所述客户人员是否出现负面情绪，包括：通过情绪识别模型对所述第一文本特征和所述第一语音特征进行识别处理，得到所述第一文本特征和所述第一语音特征对应的情绪分值；若所述情绪分值小于预设情绪分值，则确定所述客户人员出现所述负面情绪；若所述情绪分值不小于所述预设情绪分值，则确定所述客户人员未出现所述负面情绪。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一语音和所述第二语音生成所述客户人员与所述坐席人员的对话语音，包括：获取所述第一语音对应的第一时间信息，以及所述第二语音对应的第二时间信息；基于所述第一时间信息与所述第二时间信息，将所述第一语音与所述第二语音进行合成处理，得到所述客户人员和所述坐席人员的对话语音。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述对话语音中所述目标时间点对应的语音段提取第二语音特征，包括：基于所述目标时间点以及所述对话语音中所述目标时间点相邻的时间点，确定目标时间范围；对所述对话语音中所述目标时间范围对应的语音段进行特征提取，得到所述第二语音特征。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述语气信息基于所述语音段中每一轮对话的顺序组成语气信息序列，包括：获取所述语音段中各轮对话对应的时间点，基于各轮对话对应的时间点确定各轮对话的对话顺序；基于所述对话顺序...
【专利技术属性】
技术研发人员：朱益兴，陈子意，于欣璐，陈杭，李骁，
申请(专利权)人：平安银行股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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